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Se former et se spécialiser dans l'informatique quantique est un pari gagnant. Elle l'est aujourd'hui et le sera sans doute encore plus à l'avenir. Un domaine d’intérêt clé et où l’informatique quantique s’avère la plus efficace est dans le domaine de Machine Learning et de son application dans de vrais problèmes proactifs, prédictifs et prescriptifs.

Ce Certificat avancé en Vision Artificielle et Informatique Quantique analyser dans quelles situations un avantage quantique pourrait être obtenu dans le contexte de l'analyse avancée et de l'intelligence artificielle pour le monde de l'ingénierie. L'objectif est de montrer les avantages que les technologies quantiques actuelles et futures peuvent apporter à l'apprentissage automatique, en se concentrant sur des algorithmes tels que les modèles basés sur des noyaux, l'optimisation et les réseaux convolutifs.

En outre, dans cette formation, le diplômé analysera les principaux cas d'utilisation qui existent pour la vision par ordinateur: classification, détection d'objets, identification d'objets, suivi d'objets. En outre, grâce à la ressource Transfer Learning, vous examinerez les modèles de réseaux actuellement disponibles pour faciliter l'apprentissage du modèle, en appliquant cette technique à votre projet industriel.

Comme il s'agit d'un Certificat avancé 100% en ligne, l'étudiant n'est pas conditionné par des horaires fixes ou la nécessité de se déplacer vers un autre lieu physique. À l'aide d'un appareil doté d'un accès à internet, vous pouvez consulter le riche contenu qui vous aidera à acquérir les techniques de l'informatique quantique, pour atteindre l'élite du secteur informatique. Tout cela, à tout moment de la journée, en combinant, à votre propre rythme, votre vie professionnelle et personnelle avec votre vie académique.

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Ce Certificat avancé en Vision Artificielle et Informatique Quantique contient le programme académique le plus complet et le plus actuel du marché. Les principales caractéristiques sont les suivantes:

• Le développement d'études de cas présentées par des experts en Vision Artificielle et Informatique Quantique
• Les contenus graphiques, schématiques et éminemment pratiques, avec lesquels il est conçu, fournissent des informations pratiques sur les disciplines indispensables à la pratique professionnelle
• Les exercices pratiques , pour réaliser le processus d’auto évaluation , pour améliorer l’apprentissage
• Il met l'accent sur les méthodologies innovantes
• Cours théoriques, questions à l'expert, forums de discussion sur des sujets controversés et travail de réflexion individuel
• La possibilité d'accéder au contenu à partir de n'importe quel appareil, fixe ou portable, doté d'une connexion internet

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Le corps enseignant du programme englobe des spécialistes réputés dans le domaine et qui apportent à ce programme l'expérience de leur travail, ainsi que des spécialistes reconnus dans de grandes sociétés et des universités prestigieuses.

Grâce à son contenu multimédia développé avec les dernières technologies éducatives, les spécialistes bénéficieront d’un apprentissage situé et contextuel. Ainsi, ils se formeront dans un environnement simulé qui leur permettra d’apprendre en immersion et de s’entrainer dans des situations réelles.

La conception de ce programme est axée sur l'Apprentissage par les Problèmes, grâce auquel le professionnel doit essayer de résoudre les différentes situations de la pratique professionnelle qui se présentent tout au long du Certificat avancé. Pour ce faire, l’étudiant sera assisté d'un innovant système de vidéos interactives, créé par des experts reconnus.

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La formation et la spécialisation en Informatique Quantique est un pari gagnant pour stimuler votre carrière"

Des ingénieurs de renom ont sélectionné le meilleur matériel pédagogique et rassemblé les derniers développements en matière de Vision Artificielle et Informatique Quantique dans trois modules. Ainsi, ce Certificat avancé couvre tout, de la construction de réseaux neuronaux convolutifs, de circuits quantiques et d'algorithmes Machine Learning au concept Transfer Learning et à la programmation d'ordinateurs quantiques, entre autres. À cette fin, ce programme explore en profondeur le champ d'application de chaque technologie dans le monde de l'ingénierie, en comprenant les avantages concurrentiels qu'elles procurent dans le secteur industriel.

Il analyse dans quelles situations un avantage quantique pourrait être obtenu dans le contexte de l'analytique avancée et de l'intelligence artificielle dans le domaine industriel"

Module 1. R&D+I.A. Computer Vision: identification et suivi d'Objets

1.1. Vision par ordinateur

1.1.1. Computer Vision
1.1.2. Vision par ordinateur
1.1.3. Interprétation d'une Image par une machine

1.2. Fonctions d'Activation

1.2.1. Fonctions d'Activation
1.2.2. Sigmoïde
1.2.3. ReLU
1.2.4. Tangente Hyperbolique
1.2.5. Softmax

1.3. Construction d'un Réseau Neuronal Convolutif

1.3.1. Opération Convolutive
1.3.2. Couche ReLU
1.3.3. Pooling
1.3.4. Flatteur
1.3.5. Full Connection

1.4. Processus de Convolution

1.4.1. Fonctionnement d'une Convolution
1.4.2. Codes de Convolution
1.4.3. Convolution: mise en œuvre

1.5. Transformations avec des images

1.5.1. Transformations avec des Images
1.5.2. Transformations Avancées
1.5.3. Transformations avec des Images. Application
1.5.4. Transformations avec des Images. Use Case

1.6. Transfer Learning

1.6.1. Transfer Learning
1.6.2. Transfer Learning. Typologie
1.6.3. Réseaux profonds pour appliquer Transfer Learning

1.7. Computer Vision. Use Case

1.7.1. Classification des images
1.7.2. Détection d'objets
1.7.3. Identification des objets
1.7.4. Segmentation d'objets

1.8. Détection d'objets

1.8.1. Détection à partir de la Convolution
1.8.2. R-CNN, recherche sélective
1.8.3. Détection rapide avec YOLO
1.8.4. Autres solutions possibles

1.9. GAN. Réseaux adversariens génératifs, ou Generative Adversarial Networks

1.9.1. Réseaux Adversariaux Génératifs
1.9.2. Code pour un GAN
1.9.3. GAN. Application

1.10. Application des modèles de Computer Vision

1.10.1. Organisation du contenu
1.10.2. Moteurs de recherche visuels
1.10.3. Reconnaissance faciale
1.10.4. Réalité augmentée
1.10.5. Conduite Autonome
1.10.6. Identification des défauts dans chaque assemblage
1.10.7. Identification des parasites
1.10.8. Santé

Module 2. Quantum Computing. Un Nouveau Modèle de Calcul

2.1. L'informatique Quantique

2.1.1. Différences avec le Calcul Classique
2.1.2. Nécessité de l'Informatique Quantique
2.1.3. Ordinateurs Quantiques disponibles: nature et technologie

2.2. Applications de l'informatique quantique

2.2.1. Applications de l'Informatique Quantique par rapport à l'Informatique Classique
2.2.2. Contextes d'utilisation
2.2.3. Application dans des cas réels

2.3. Fondements Mathématiques de l'Informatique Quantique

2.3.1. Complexité Informatique
2.3.2. Expérience de la double fente. Particules et ondes
2.3.3. Enchevêtrement

2.4. Fondements Géométriques de l'Informatique Quantique

2.4.1. Qubit et espace de Hilbert complexe à deux dimensions
2.4.2. Formalisme général de Dirac
2.4.3. États de N-Qubits et espace de Hilbert à 2n dimensions

2.5. Fondements mathématiques de l'algèbre linéaire

2.5.1. Le produit interne
2.5.2. Opérateurs Hermitiens
2.5.3. Valeurs propres et Vecteurs propres

2.6. Circuits Quantiques

2.6.1. États de Bell et matrices de Pauli
2.6.2. Portes logiques quantiques
2.6.3. Portes de contrôle quantiques

2.7. Algorithmes Quantiques

2.7.1. Portes quantiques réversibles
2.7.2. Transformée de Fourier Quantique
2.7.3. Téléportation Quantique

2.8. Algorithmes démontrant la Suprématie Quantique

2.8.1. L'Algorithme de Deutsch
2.8.2. Algorithme de Shor
2.8.3. Algorithme de Grover

2.9. Programmation d'Ordinateurs Quantiques

2.9.1. Mon premier programme en Qiskit (IBM)
2.9.2. Mon premier programme en Ocean (Dwave)
2.9.3. Mon premier programme en Cirq (Google)

2.10. Application sur les Ordinateurs Quantiques

2.10.1. Création de Portes Logiques

2.10.1.1. Création d'un Additionneur Numérique Quantique

2.10.2. Création d'ensembles Quantiques
2.10.3. Clé secrète Communication entre Bob et Alice

Module 3. Quantum Machine Learning: Intelligence Artificielle (I.A) du Futur

3.1. Algorithmes de Machine Learning classiques

3.1.1. Modèles descriptifs, prédictifs, proactifs et prescriptifs
3.1.2. Modèles supervisés et non supervisés
3.1.3. Réduction des caractéristiques, PCA, matrice de covariance, SVM, réseaux neuronaux
3.1.4. Optimisation en ML: descente de gradient

3.2. Algorithmes de Deep Learning classiques

3.2.1. Réseaux de Boltzmann: la révolution Machine Learning
3.2.2. Modèles Deep Learning: CNN, LSTM, GAN
3.2.3. Modèles Encoder-Decoder
3.2.4. Modèles d'Analyse du Signal: analyse de Fourier

3.3. Classificateurs Quantiques

3.3.1. Génération d'un Classificateur Quantique
3.3.2. Codage des données dans les états quantiques par l'amplitude
3.3.3. Codage des données dans les états quantiques par phase/angle
3.3.4. Codage de haut niveau

3.4. Algorithmes d'Optimisation

3.4.1. Algorithme d'Optimisation Approximative Quantique (QAOA)
3.4.2. Eigensolveurs Quantiques Variationnels (VQE)
3.4.3. Optimisation Binaire Quadratique sans Contrainte (QUBO)

3.5. Algorithmes d'Optimisation: Exemples

3.5.1. ACP avec circuits quantiques
3.5.2. Optimisation des paquets de stock
3.5.3. Optimisation des itinéraires logistiques

3.6. Quantum Kernels Machine Learning

3.6.1. Variational Quantum Classifiers. QKA
3.6.2. Quantum Kernel Machine Learning
3.6.3. Classification basée en Quantum Kernel
3.6.4. Clustering  basée en Quantum Kernel

3.7. Quantum Neural Networks

3.7.1. Les réseaux neuronaux classiques et le perceptron
3.7.2. Les réseaux neuronaux quantiques et le perceptron
3.7.3. Réseaux neuronaux convolutifs quantiques

3.8. Algorithmes Avancés de Deep Learning (DL)

3.8.1. Quantum Boltzmann Machines
3.8.2. General Adversarial Networks
3.8.3. Quantum Fourier Transformation, Quantum Phase Estimation and Quantum Matrix

3.9. Machine Learning. Use Case

3.9.1. Expérimentation avec VQC (Variational Quantum Classifier)
3.9.2. Expérimentation des Quantum Neural Networks
3.9.3. Expérimentation avec le qGANS

3.10. Informatique Quantique et Intelligence Artificielle

3.10.1. Capacité quantique dans les modèles ML
3.10.2. Quantum Knowledge Graphs
3.10.3. L'avenir de l'intelligence artificielle Quantique

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